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公开(公告)号：CN110887807A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911219055.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N21/3504 , G01V8/20 , A61B5/0205 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开一种低氧舱智能检测系统及方法，所述系统包括：多组二氧化碳检测模块、第一智能控制芯片、主控制器、心率血氧传感器、第二智能控制芯片以及第二红外发射管。本发明通过心率血氧检测模块检测心率、血氧，采用二氧化碳检测模块检测二氧化碳浓度，并且在检测二氧化碳浓度分布情况的同时还可以实现舱内人员的定位和通信，对普通的二氧化碳传感器实现了功能上扩展，可采集价值更高的信息。本发明中采用了一套控制系统使智能检测系统同时具有检测二氧化碳浓度、通信及人员定位功能，其结构精简、检测效率高、成本低。
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公开(公告)号：CN109908566A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910201307.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种低氧舱、气压调节方法及系统，低氧舱包括：舱体，舱体的相对侧壁的对应位置上分别设置多个进气孔或出气孔；多个进气系统，各进气系统与各进气孔一一连通，进气系统以恒定进气速度为舱体内部提供氮气和空气的混合气体；多个出气系统，各出气系统与各出气孔一一连通，出气系统将舱体内部的气体抽出到舱体外部；无线气压传感器，设置于舱体内部，用于实时采集舱体内部的气压值；主控制器，分别与各进气系统、各出气系统和无线气压传感器连接，主控制器根据气压值得到控制量，并根据控制量调节出气系统的出气速度，以调节舱体内部的气压。本发明可提高舱内气体更新速度以及舱内气压控制速度。
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公开(公告)号：CN105719299A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610044961.1
申请日：2016-01-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10004
Abstract: 本发明分离的计算机视觉位置及方向与惯性传感器位置及方向的显示，提供一种运动器件，其使用由摄影机采集的影像判定视觉位置及方向，且使用来自诸如加速计及回转仪的惯性传感器的数据判定传感器位置及方向。该视觉位置及方向及该传感器位置及方向是分离地用在可视化应用程序中，该可视化应用程序针对该不同位置及方向显示分别的图形。该可视化应用程序可用以校准惯性传感器，其中该可视化应用程序基于该视觉位置及方向显示图形且基于该传感器位置及方向显示图形，且提示使用者随着该所显示图形在特定方向上移动该运动器件以加速对该惯性传感器的校准的收敛。或者，该可视化应用程序可为使用该视觉位置及方向及该传感器位置及方向显示分别的图形的基于运动的游戏或摄影应用程序。
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公开(公告)号：CN116912253B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311181020.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于多尺度混合神经网络的肺癌病理图像分类方法，解决现有方法无法充分提取病理图像中的特征、模型复杂度高、计算量大以及消耗的存储资源大等问题，本发明方法中的基于多尺度混合神经网络的深度学习模型，用于肺癌病理图像自动检测。该方法采用多尺度输入方式，混合神经网络结合了MLP‑Mixer和Swin Transformer两种简单高效的模型，以充分提取补丁之间的语义信息和每个补丁内部的语义信息，同时有效控制计算复杂度和计算量。使用多层感知器模块对局部和全局特征进行融合，并进行分类。本发明实现了96.55%的准确率。实验结果表明，该框架展现出了在肺癌病理图像分类领域的有效性和
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912253A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181020.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于多尺度混合神经网络的肺癌病理图像分类方法，解决现有方法无法充分提取病理图像中的特征、模型复杂度高、计算量大以及消耗的存储资源大等问题，本发明方法中的基于多尺度混合神经网络的深度学习模型，用于肺癌病理图像自动检测。该方法采用多尺度输入方式，混合神经网络结合了MLP‑Mixer和Swin Transformer两种简单高效的模型，以充分提取补丁之间的语义信息和每个补丁内部的语义信息，同时有效控制计算复杂度和计算量。使用多层感知器模块对局部和全局特征进行融合，并进行分类。本发明实现了96.55%的准确率。实验结果表明，该框架展现出了在肺癌病理图像分类领域的有效性和潜力。
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公开(公告)号：CN110987286B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201911306987.9
申请日：2019-12-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G01L11/06
Abstract: 本发明公开了一种低氧舱的超声波气压检测装置、方法及系统。该装置的超声波传感器安装在低氧舱的舱壁上，气体密度传感器安装在低氧舱内；超声波传感器的控制输入端与控制器的控制输出端连接；超声波传感器的电平信号输出端与计时器以及控制器连接；计时器以及气体密度传感器的数据输出端均与控制器的数据输入端连接；超声波传感器用于在接收到控制器的指令后发送超声波，向计时器发送第一电平信号使计时器开始计时，在接收到超声波回波时向计时器发送第二电平信号使计时器停止计时，向控制器发送第三电平信号；控制器用于将计时结果和气体密度数据发送至上位机；上位机用于根据计时结果和气体密度数据计算气压。本发明能够提高数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN109976163B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910337946.X
申请日：2019-04-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于强化学习的低氧舱气体浓度控制方法，涉及控制领域和强化学习领域，解决现有常压低氧舱浓度环境存在非线性、多变量耦合性、不确定性状态和控制滞后性等问题，本发明首先设定迭代次数N、初始化目标值、动作奖励值、氮气进气动作值、空气进气动作值、学习速率、贪婪系数、折扣因子和动作效用函数表；初始化当前气体浓度值、结束状态位，当结束状态位为假值时，生成随机数，根据随机数是否大于贪婪系数计算当前动作奖励值、累加收益值和结果值，更新动作效用函数表，将改变状态值更新为当前气体浓度值。本发明使用很少的时间实现气体浓度的改变，并达到稳定。
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公开(公告)号：CN109908566B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201910201307.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种低氧舱、气压调节方法及系统，低氧舱包括：舱体，舱体的相对侧壁的对应位置上分别设置多个进气孔或出气孔；多个进气系统，各进气系统与各进气孔一一连通，进气系统以恒定进气速度为舱体内部提供氮气和空气的混合气体；多个出气系统，各出气系统与各出气孔一一连通，出气系统将舱体内部的气体抽出到舱体外部；无线气压传感器，设置于舱体内部，用于实时采集舱体内部的气压值；主控制器，分别与各进气系统、各出气系统和无线气压传感器连接，主控制器根据气压值得到控制量，并根据控制量调节出气系统的出气速度，以调节舱体内部的气压。本发明可提高舱内气体更新速度以及舱内气压控制速度。
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公开(公告)号：CN205982429U
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201620935488.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G01R27/02
Abstract: 本实用新型涉及一种虚拟仪器的实验室阻抗测量装置，是由微处理器经双口RAM与总线接口连接，微处理器经译码控制、地址累加器和时钟发生器与晶振连接，开关分别与A/D转换、译码控制、相敏检波、激励信号波形存储和阻抗/矢量电压转换连接，相敏检波经低通滤波a、A/D转换和锁存器与微处理器连接，地址累加器经激励信号波形存储、D/A转换和低通滤波b与阻抗/矢量电压转换连接构成。与现有阻抗测量仪器相比能够对电感、电容、电阻元器件参数测量，测量精度高；测量范围广，可自主选择激励信号的电压、频率，选择合适标准电阻；采用相敏检波模块对同频率信号鉴相，分别对被测阻抗的实部和虚部分别进行测量，具有较强抗干扰性，能够实现快速测量。
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